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摘要：針對在保障用戶帶寬需求的前提下，如何提前評估擴容升級并主動規(guī)劃光接入網絡的問題，提出了一種基于樹模型的接入網擴容規(guī)劃算法，即通過決策樹ID3算法定量分析影響 PON 口峰值速率的關鍵因素，根據決策樹的結果使用回歸樹CART算法預測PON口峰值速率區(qū)間。實驗表明，基于該方案構建的2個模型準確率均達 80% 以上，可為 F5G 時代光接入網精準評估并規(guī)劃擴容提供借鑒。
關鍵詞：人工智能；F5G網絡；光接入網；擴容評估
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2023.02.013
概述
2021年的《政府工作報告》中明確指出，要加大5G網絡和千兆光網建設力度，豐富應用場景。這是“千兆光網”首次被寫入政府工作報告，F(xiàn)5G作為千兆光網建設的第 5 代固定網絡技術，成為我國重要的新型基礎設施。隨著我國加快推進千兆光網建設，千兆光網的發(fā)展勢如破竹，固定網絡已經進入F5G時代。
截至2021年底，三大運營商的固定互聯(lián)網寬帶接入用戶總數(shù)達 5.36 億戶，其中 1 千兆及以上接入速率的用戶數(shù)達到3 456萬戶，根據工信部發(fā)布的《“雙千兆”網絡協(xié)同發(fā)展行動計劃》以及國務院常務會議要求，預計到 2023 年底，千兆光纖網絡具備覆蓋 4 億戶家庭的能力。
為配合千兆寬帶上線，運營商需將原有的1G PON擴容到 10G PON。然而，評估規(guī)劃接入設備升級擴容不是一蹴而就的，而且在運營商投資成本受限時，擴容工作也需要分階段持續(xù)進行。當前主要通過判斷PON口下是否具有千兆用戶，或者根據PON端口單位時間峰值流量（即峰值速率）擁塞后上報的工單作為評估擴容的依據。當前方式主要依賴人工經驗判斷，無法量化PON口峰值速率影響因子，特別是在運營商成本受限的情況下，依靠經驗難以更精準地找到有升級需求的節(jié)點。另外，收到工單后由人工重新評估規(guī)劃，會導致處理時間變長，擴容不及時，影響用戶體驗。如何量化PON口峰值速率影響因子，預測PON口峰值速率區(qū)間，更合理地提前評估規(guī)劃設備升級擴容是當前亟需解決的問題之一。因此需要引入智能化的手段來解決上述問題。
隨著AI的蓬勃發(fā)展，AI技術與F5G的深度融合將助力解決 F5G 網絡新問題，驅動智慧光網絡不斷升級。目前擴容規(guī)劃領域的擴容規(guī)劃算法主要有：基于相似度分析的擴容規(guī)劃算法、基于網格化的擴容規(guī)劃算法、基于用戶特征分析的擴容規(guī)劃算法、基于最小生成樹的規(guī)劃算法等，但尚未有針對 PON口峰值速率影響因子量化，構建PON口全參量模型的研究。而監(jiān)控PON口流量（OLT PON口利用率），可以避免端口出現(xiàn)擁塞，影響端口下掛用戶體驗；提前預判擁塞跡象，為PON口下用戶的發(fā)展和遷移及PON口擴容（1G PON到10G PON）提供指導；通過流量異常的PON口挖掘出流量異常的用戶，輔助市場部的用戶營銷工作。
針對以上問題，本文提出了一種面向 F5G 光接入網的基于決策樹和回歸樹算法的擴容規(guī)劃算法，可實現(xiàn)全面綜合的量化 PON 口峰值速率影響因子，預測PON 口峰值速率區(qū)間，精確指導擴容升級，克服人工方案的局限性。該算法采用決策樹（ID3）算法對PON口峰值速率影響因子進行量化分析，可有效量化擴容指標；使用回歸樹（CART）算法預測 PON 口峰值速率區(qū)間，為精準規(guī)劃擴容提供科學依據。為進一步優(yōu)化實驗效果，本文采用SMOTE均衡化函數(shù)解決樣本類數(shù)量不均衡導致的算法結果具有傾向性的問題，并通過實驗測試驗證了本算法的效果。
